无线传感器网络能量高效路由协议研究

论文摘要

无线传感器网络是由大量具有感知、计算和无线通信能力的微型传感器节点组成的智能网络,可以实现对各种环境或监测对象的信息采集并进行远程传输。作为—种新型的信息采集和处理手段,无线传感器网络在国防军事、环境监测、医疗卫生等领域具有广阔的应用前景,已经成为信息科学技术研究中的一个热点领域。由于传感器节点能量受限的特点,必须设计能量高效的路由协议以最大限度地延长网络的生命周期。基于分簇技术的层次路由协议在网络扩展性、高效节能等方面具有明显的优势,成为路由协议的一个重要分支。相对于平面路由协议,分簇路由协议更符合无线传感器网络基于数据的路由需求,也更适用于大规模网络。在系统分析和研究当前无线传感器网络路由协议的基础上,论文主要研究了分簇路由协议中的簇头选举机制和低能耗数据传输技术。具体研究工作包括以下四个方面：1.针对经典的分簇路由协议LEACH簇头数目分布不合理的问题,提出了一种基于最优分簇数目的改进算法(CONCH)。CONCH算法保证了网络的分簇数目为最优值且簇头节点在网络中分布相对均匀,降低了网络能耗,提高了网络性能。2.针对基于投票选举机制的分簇算法VCA存在的问题,提出了一种基于双重选举机制的簇头选举算法(TSMC),TSMC算法有效结合了投票选举机制和定时驱动机制的优点。首先,建立了多属性投票模型,其中属性权重系数采用信息熵方法自适应确定；然后,设计了一个转换函数将节点所得票数转换为参与簇头竞争的定时长度。TSMC算法均衡了节点的能量和能耗因素,减少了消息开销,有效延长了网络的生命周期。3.将模糊集理论引入到簇头选举算法中,提出了一种基于模糊多准则决策的分簇路由算法(FMCDM)。FMCDM算法把簇头的选取抽象为多准则决策过程,利用模糊集解决多准则决策问题的有效性,建立了模糊多准则决策簇头选取模型。FMCDM算法考虑了簇头选举的多个准则,且避免了投票机制中的消息开销,具有很好的节能特性和能量均衡特性。4.针对多级能量异构网络中节点初始能量在一定范围内随机分布的特点,提出了种模糊低能量节点保护的分簇算法(FLENP)。FLENP算法根据网络中节点能量的分布情况,位于低能量区域内具有较高能量的节点拥有更多的机会成为簇头节点,从而使低能量节点受到保护,延长了网络的生命周期。

论文目录

• 创新点摘要
• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 无线传感器网络概述
• 1.2.1 无线传感器网络的体系结构
• 1.2.2 无线传感器网络的特点
• 1.2.3 无线传感器网络的应用
• 1.2.4 无线传感器网络的关键技术
• 1.3 无线传感器网络路由协议及算法概述
• 1.3.1 无线传感器网络路由协议设计要求
• 1.3.2 无线传感器网络路由协议分类
• 1.3.3 平面型路由协议
• 1.3.4 层次型路由协议
• 1.4 基于分簇技术的层次型路由协议概述
• 1.4.1 基于分簇技术的层次路由协议研究现状
• 1.4.2 基于分簇技术的典型层次路由协议分析
• 1.5 问题的提出
• 1.6 论文结构与研究内容
• 第2章 基于最优分簇数目的分层路由协议
• 2.1 相关工作
• 2.2 基础描述
• 2.2.1 节点能耗模型
• 2.2.2 网络模型
• 2.2.3 网络生命周期
• 2.3 基于最优分簇数的路由算法
• 2.3.1 算法的基本思想
• 2.3.2 簇建立阶段
• 2.3.3 稳定运行阶段
• 2.4 算法参数分析
• 2.4.1 最优分簇数分析
• 2.4.2 临时簇头数目标值分析
• 2.5 仿真与性能评估
• 2.5.1 最优分簇数参数验证
• 2.5.2 最优临时簇头目标值参数验证
• 2.5.3 算法仿真结果与分析
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于双重选举机制的分簇路由算法
• 3.1 相关工作
• 3.2 基础描述
• 3.2.1 网络模型
• 3.2.2 VCA算法
• 3.3 TSMC算法投票机制
• 3.3.1 TSMC算法多属性投票模型
• 3.3.2 属性规范化
• 3.3.3 属性权重
• 3.4 TSMC定时驱动机制
• 3.5 TSMC算法描述
• 3.5.1 网络初始化
• 3.5.2 簇头选举
• 3.5.3 簇形成
• 3.5.4 数据传输
• 3.5.5 属性更新
• 3.6 算法特性分析
• 3.7 仿真与结果分析
• 3.8 本章小结
• 第4章 基于模糊多准则决策的分簇路由算法
• 4.1 相关工作
• 4.2 网络模型
• 4.3 模糊集与模糊逻辑概述
• 4.3.1 模糊集与隶属函数
• 4.3.2 模糊集运算法则
• 4.3.3 语言变量与模糊逻辑
• 4.3.4 模糊推理
• 4.3.5 模糊决策
• 4.4 模糊多准则决策簇头选取方法
• 4.4.1 模糊多准则决策簇头选取模型
• 4.4.2 模糊多准则集结
• 4.4.3 隶属函数选取
• 4.5 算法描述
• 4.6 算法特性分析
• 4.7 仿真与结果分析
• 4.7.1 参数评估
• 4.7.2 性能评价
• 4.8 本章小结
• 第5章 多级能量异构传感器网络分布式分簇路由算法
• 5.1 相关工作
• 5.2 基础描述
• 5.3 节点生命模糊集
• 5.3.1 节点生命隶属函数
• 5.3.2 模糊增强函数
• 5.4 算法描述
• 5.4.1 簇头选举
• 5.4.2 网络平均能量估计
• 5.5 仿真与结果分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录 缩略语索引
• 攻读学位期间公开发表论文
• 致谢